算法programing dynamic动态
有向图求强连通分量的几种算法
概要 本文介绍了kosaraju, tarjan算法求强连通分量 概念 有一个有向图G, 有几个概念 强连通 若图中有两个点u和v, 他们能互相到达, 则称他们强连通 强连通图 若是G中任意2个点都可以互相到达, 则称G是一个强连通图 强连通分量 有向非强连通图的极大强连通子图(可以有很多个) 完全 ......
Element-Ui-表格设置动态高度
需求：element-ui的表格根据表格父盒子容器（红框容器）设置动态高度，便于表格头部固定。 上面方法的适合父盒子高度为固定不变化 ......
Flask（2）-动态路由&转换器
动态路由 1 @app.route("/user/<name>") 2 def show_user(name): 3 return "My name is %s" % name 这里定义了动态路径：/user/<name>。 函数有一个参数：name。 转换器 flask中，参数类型默认是strin ......
国标GB28181安防监控平台EasyCVR周界入侵AI算法检测方案
监控中心配置视频监控综合管理平台，完成视频的解码、直播、录像、实时告警，通过部署电子大屏用来实现视频上墙显示等。 ......
学习Vue3 第五章（Vue核心虚拟Dom和 diff 算法）
介绍虚拟DOM 虚拟DOM就是通过JS来生成一个AST节点树 为什么要有虚拟DOM？ 一个dom上面的属性是非常多的，所以直接操作DOM非常浪费性能 介绍Diff算法 diff算法的目的就是找出新旧不同虚拟DOM之间的差异,使最小化的更新视图，所以 diff 算法本质上就是比较两个js对象的差异 特 ......
算法
定义：算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。 算法的特性： 输入、输出：算法具有零个或多个输入。算法至少有一个或多个输出。 有穷性：指算法在执行有限的步骤之后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤在可接受的时间内完成。 确定性：算法的 ......
Vue动态更新数据内容，百度下拉框提示
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <script src="js/vue.js"></ ......
如何动态展开el-tree的某个子节点
需求： 当添加文件夹或者表单时展开该节点 addChildDirectory(node, data) { this.$nextTick(() => { // 重命名时展开改文件夹 this.$refs.tree.store.nodesMap[data.id].expanded = true; }); ......
关于CCD视觉对位系统+UVW对位平台计算公式算法举例
UVW对位平台介绍：1、这是一种可以实现以平面上任意一点为中心，进行旋转运动的装置，并可沿着任意的方向平移。2、此平台和视觉CCD纠偏系统对接在一起，可以很快完成高精度的纠偏工作，重复定位精度一般可达±1μm；下述算法由平台相对移动量可算出各执行器(U､V､W)的移动量。回转中心(at,bt)指的是 ......
常见贪心算法类型
备考建议 贪心思想是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，如果要得到整个问题的最优答案，那么每一步都要尽可能的得到最优的答案。 首先初赛必然无法考察贪心的证明。聚焦在贪心的经典题型，又因为贪心算法，方便与其他知识点关联，比如结构体排序后贪心，比如二分答案里做贪心，所以往往代码量 ......
JpaRepository动态代理执行原理
本文基于spring-boot-starter-data-jpa:2.7.17分析 SpringBoot 里集成Jpa自动配置是如何处理的 通过分析SpringBoot 自动配置核心源码可以找到JpaRepositoriesRegistrar类，这个类的父类是抽象类AbstractRepositor ......
期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析
本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经 ......
算法分析-寻找假币题
一.题目需求 你手里有70枚重量相等的真金硬币，但你知道其中有一枚是假币，比其他金币轻。你有一个平衡秤，你可以一次在两边放上任意数量的硬币，它会告诉你两边是否重量相同，或者如果不相同，哪边更轻。问题：请概述一个寻找假币的算法。你需要称量多少次？怎么使得称量次数最少？ 二、算法思想 1.算法分析1.1 ......
el-table动态表头踩坑
// 获取表格动态表头 getTableHead(data){ let _list = []; if(Array.isArray(data) && data.length>0){ data.forEach((item, index) => { let obj = {} item.evaluateVa ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （145）-- 算法导论12.1 5题
五、用go语言，因为在基于比较的排序模型中，完成n个元素的排序，其最坏情况下需要 Ω(nlgn) 时间。试证明:任何基于比较的算法从 n 个元素的任意序列中构造一棵二又搜索树，其最坏情况下需要 Ω(nlgn) 的时间。 我个人喜欢 灵小智 。 文心一言： 首先，我们要明白二叉搜索树（BST）的性质： ......
使用动态方式创建1D和2D矩阵
int *create1DArray(int size) { int i; int *arr = (int *)(malloc(sizeof(int) * size)); for (i = 0; i < size; i++) { arr[i] = i * i; } return arr; } int ......
【动态规划】【贪心】 [POI2011] DYN-Dynamite
这俩东西是怎么结合到一起的？ 题目描述 给一棵树，树上有一些关键节点，要求你选 \(m\) 个点，第 \(i\) 个关键节点到这些点中每个点距离的最小值记为 \(dis_i\)，记这全部 \(dis\) 的最大值为 \(K\)，现在要使 \(K\) 最小，求这个 \(K\)。 \(1 \leq n, ......
Programming Abstractions in C阅读笔记：p197-p201
《Programming Abstractions in C》学习第64天，p196-p201总结。 一、技术总结 很难，唯有继续往下看才能让其变容易。 二、英语总结 1.psychologically是什么意思？ 答： (1))psychology > psychological > psycho ......
差分算法总结
差分是前缀和的逆运算 一维差分 对于a1，a2，…，an，构造b1，b2，…，bn，使得ai = b1 + b2 + … + bi。此时，b数组成为a数组的差分，a数组称为b数组的前缀和。 题目链接： https://www.acwing.com/problem/content/799/ 代码模版： ......
O(nlogn)排序算法
排序算法 介绍常见时间复杂度为\(O(nlogn)\)的排序算法 1. 快速排序 分治思想 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int a[N]; void quick_sort(int l, in ......
DFS算法的非递归遍历分析
两种写法，一个是边表顶点号全部压栈，一个是类似后序非递归遍历 1、 void DFS(Graph G,int i) { int p,w; Stack S; InitStack(S); Push(S,i); visited[i]=true; while(!isEmpty(S)) { Pop(S,p); ......
关键字 开发-05 读取yaml文件内容动态生成用例
前言 在第一篇文章中，我们讲过了通过钩子函数pytest_collect_file可以收集到yaml格式的用例，并且可以生成测试用例。 想要动态生成测试用例，也就是动态生成测试函数，然后pytest收集到test开头的func，执行测试函数。关键代码如下所示： def run_function(*a ......
基于图像形态学处理和边缘提取算法的路面裂痕检测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 路面裂痕检测是基于图像处理和机器视觉的一种重要应用。通过图像形态学处理和边缘提取算法，我们可以有效地检测出路面的裂痕。路面裂痕检测主要基于图像处理和机器视觉的原理。首先，通过图像采集设备获取路面的图像。然后，利用 ......
基于深度学习网络的烟雾检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。 基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成候选区域 ......
前缀和算法总结
前缀和思维导图： 一维前缀和算法模版： 1 #include <iostream> 2 3 using namespace std; 4 5 const int N = 100010; 6 7 int n, m; 8 int s[N]; 9 10 int main() 11 { 12 scanf(" ......
Flask SocketIO 实现动态绘图
Flask-SocketIO 是基于 Flask 的一个扩展，用于简化在 Flask 应用中集成 WebSocket 功能。WebSocket 是一种在客户端和服务器之间实现实时双向通信的协议，常用于实现实时性要求较高的应用，如聊天应用、实时通知等，使得开发者可以更轻松地构建实时性要求较高的应用。通... ......
时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法
归并排序遵循分治的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后合并这些子问题的解来建立原问题的解 ......
yarn : 无法加载文件 C:\Program Files\nodejs\yarn.ps1,因为在此系统上禁止运行
问题分析： 这个错误提示说明在电脑系统上禁止运行 PowerShell 脚本，因此导致无法加载 Yarn 的安装脚本。这是由于系统的执行策略（Execution Policies）设置所导致的。 解决方法： 1. 以管理员身份运行 PowerShell。 2. 在窗口中执行 set-Executio ......
最小生成树（Kruskal和Prim算法）
最小生成树（Kruskal和Prim算法） 部分资料来源于：最小生成树（Kruskal算法）_kruskal算法求最小生成树-CSDN博客、【算法】最小生成树——Prim和Kruskal算法-CSDN博客 关于图的几个概念定义： 连通图：在无向图中，若任意两个顶点vi与vj都有路径相通，则称该无向图 ......